30代からプログラミングを本格的に始めたエンジニアが生産性について思うこと - Sansan Tech Blog
最近キーボードで文字を打つのが面倒になってきている技術本部 Eight Engineering Unitの斉藤です。 キーボードは既に100年以上使われ続けているみたいですね。そろそろ新しい入力の方法ができてもよさそうです。 例えば、頭で考えていることが文字に起こせたら、AIに任せるよりももっと便利だと思います。 前置きはさておき、Sansanではちょっと前にエンジニアの生産性と生産量の最大 化が話題になっていました。このブログをご覧の方ならご存知の方も多いのではないでしょうか。 私はこれまで何度か転職をしていますが、どの職場でも例外なくこの話題が挙がりました。 チームとして、あるいは事業としてどう最大化するかが基本前提となるのですが、私が今回話したいのは個人としての生産性の最大化についてです。 私は個人の生産性を上げることもチームの生産性を上げるのと同じくらい非常に大事なことだと考えてい
【Intern CV Report】Trainsによる実験管理 - Sansan Tech Blog
こんにちは，DSOC 研究開発部 インターン生の内田です．先日プチ卒業旅行として伊豆の温泉旅館に行ってきました．伊豆といえば バナナワニ園 ですよね，異論は認めません．バナナワニ園のワニたちは基本的に動かないので思わず「休日の俺じゃん」って呟いてしまいました． さて，今回はCVとは直接関係ないですが，多くの人が頭を悩ませている実験管理に関する話題です． 機械学習と実験管理 機械学習，特に深層学習を用いたプロジェクトにおいては，精度を引き出すためにハイパーパラメータが非常に重要です．一口にハイパーパラメータといっても，モデルサイズや学習率，バッチサイズなど挙げるとキリがありません． 最適なハイパーパラメータを定めるには，Grid Searchなりでパラメータを探索し，精度などと共にロギングする必要があります．バナナワニ園のワニのように怠惰な私にとって，パラメータや結果をマメに記録しておくこと
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